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摘要:
从函数逼近论出发,构造了一类以Hermite正交基为激励甬数的前向神经网络.在保证网络逼近能力的前提下,令其输入层至隐层的权值和各神经元阈值分别为1和0,导出了基于伪逆的隐层至输出层最优权值的直接计算公式.并针对Hermite前向神经网络,提出一种依照学习精度要求而逐次递增型的隐节点数自动、快速、准确的确定算法.对多个目标函数的计算机仿真和预测结果表明,该神经网络权值直接确定方法和隐节点数自动确定算法能很快地找到最优的隐节点数及其对应的最优权值,且网络具有较好的预测能力.
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文献信息
篇名 Hermite前向神经网络隐节点数目自动确定
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 Hermite神经网络 隐节点数 权值直接确定 伪逆
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 计算机技术、电信技术
研究方向 页码范围 271-275
页数 5页 分类号 TP241
字数 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2010.02.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张雨浓 74 496 13.0 16.0
2 肖秀春 19 126 8.0 10.0
3 邹阿金 5 44 3.0 5.0
4 陈扬文 3 33 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (25)
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参考文献  (11)
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  • 引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
Hermite神经网络
隐节点数
权值直接确定
伪逆
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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